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基于bp神经网络的Bayesian-MCMC方法在突发性水污染事件中的应用研究.pdf下载
weixin_39820535
2021-09-25 17:31:27
基于bp神经网络的Bayesian-MCMC方法在突发性水污染事件中的应用研究.pdf , 相关下载链接:
https://download.csdn.net/download/jiebing2020/24581812?utm_source=bbsseo
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基于
bp神经网络
的
Bayesian
-
MCMC
方法
在
突发性
水污染
事件
中
的
应用
研究
.
pdf
基于
bp神经网络
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MCMC
方法
在
突发性
水污染
事件
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研究
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Py之
bayesian
-optimization:
bayesian
-optimization的简介、安装、案例
应用
之详细攻略
bayesian
-optimization是一个使用高斯过程的全局优化的Python实现。这是一个基于贝叶斯推理和高斯过程的约束全局优化包,试图在尽可能少的迭代
中
找到一个未知函数的最大值。这种技术特别适合优化高成本函数,在勘探和开发之间的平衡非常重要的情况下。贝叶斯优化通过构造函数的后验分布(高斯过程)来工作,该后验分布最好地描述了您想要优化的函数。随着观测数量的增加,后验分布得到改善,算法对参数空间
中
哪些区域值得探索,哪些不值得探索,变得更加确定,如下图所示。
贝叶斯神经网络的
MCMC
训练
MCMC
Training of
Bayesian
Neural Networks
MCMC
deep learning
BP神经网络
预测实例(matlab代码,神经网络工具箱)
目录辛烷值的预测matlab代码实现工具箱实现 参考学习b站: 数学建模学习交流
bp神经网络
预测matlab代码实现过程 辛烷值的预测 【改编】辛烷值是汽油最重要的品质指标,传统的实验室检测
方法
存在样品用量大,测试周期长和费用高等问题,不适用于生产控制,特别是在线测试。近年发展起来的近红外光谱分析
方法
(NIR),作为一种快速分析
方法
,已广泛
应用
于农业、制药、生物化工、石油产品等领域。其优越性是无损检测、低成本、无污染,能在线分析,更适合于生产和控制的需要。实验采集得到50组汽油样品(辛烷值已通过其他
方法
测
python3 安装
bayesian
-optimization【贝叶斯调参】
前提:已安装 anaconda3 环境 一、安装
bayesian
-optimization pip install
bayesian
-optimization 验证: from bayes_opt import
bayesian
_optimization
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